01Rehber

Yapay Zekâ Aramalarında Görünürlük Nasıl Kurulur?

Yapay zekâ aramalarında görünürlük için içeriğinizi nasıl yapılandırmalısınız? ChatGPT, AI Overviews ve Perplexity’de kaynak gösterilmenin adımlarını görün.

Görüşme planlayın
Yapay Zekâ Aramalarında Görünürlük Nasıl Kurulur? rehberinin konusunu anlatan görsel

02Kısa yanıt

Yapay zekâ aramalarında görünürlük, klasik sıralamadan farklı bir mekanizmayla kurulur. Klasik aramada hedef, bir sayfanın listede üst sırada çıkmasıdır. Üretken arama arayüzlerinde ise sistem birden fazla kaynağı okur, bir yanıt üretir ve bu yanıtın altında kaynak gösterir. Yani rekabet sayfa düzeyinden paragraf düzeyine iner.

Yapay zekâ aramalarında görünürlük neden farklı kurulur?

Bunun pratik sonucu şudur: uzun ve dolambaçlı bir giriş paragrafı, klasik aramada tolere edilirken üretken aramada tamamen görmezden gelinir. Alıntılanan şey, kendi başına anlaşılan kısa bölümlerdir.

Alıntılanabilir metin nasıl yazılır?

Bir paragrafın alıntılanabilmesi için bağlamını içinde taşıması gerekir. "Bu süreç genellikle iki ay sürer" cümlesi tek başına anlamsızdır; "Kurumsal kimlik tasarımı, konumlandırma netse tipik olarak 6-10 hafta sürer" cümlesi ise öznesini, koşulunu ve ölçüsünü birlikte taşır.

Aynı ilke sayılar ve tarihler için de geçerlidir. Bir rakamın hangi kapsamda, hangi koşulda ve ne zaman geçerli olduğu aynı cümlede yazılmadığında, alıntı yanlış bağlamda kullanılır ve markanın kendisi yanlış anlatılmış olur.

Varlık tutarlılığı: aynı marka, aynı tanım

Üretken sistemler bir markayı tek bir sayfadan değil, sitenin bütününden ve dışarıdaki kaynaklardan öğrenir. Marka adının, hizmet tanımlarının, iletişim bilgilerinin ve çalışma alanının her yüzeyde aynı olması bu nedenle teknik bir gerekliliktir.

Sitede "Türkiye geneli" derken bir dizinde "yalnızca İstanbul" yazması, ya da aynı hizmetin iki sayfada farklı tanımlanması, sistemin markayı doğru anlatmasını engeller. Tutarsızlık, eksiklikten daha zararlıdır.

Makinenin okuyabildiği zemin

İçeriğin doğru olması yetmez; ulaşılabilir olması da gerekir. Metnin sayfanın kaynağında hazır bulunması, başlık yapısının anlamlı olması, liste ve tabloların gerçek liste ve tablo olarak işaretlenmesi, yapay zekâ tarayıcılarının engellenmemesi ve tanımların açık yazılması bu zeminin parçalarıdır.

Bunlara ek olarak sitenin ne hakkında olduğunu özetleyen makine dostu dosyalar (llms.txt gibi) ve sayfaların yapılandırılmış veriyle (arama motorlarının içeriği anlaması için sayfaya eklenen görünmez etiketler) tanımlanması, sistemin doğru bölümü doğru bağlamda bulmasını kolaylaştırır.

Teklif ve sunumlarda karşınıza çıkan terimlerin ne anlama geldiğini terimler sözlüğünden öğrenebilirsiniz.

Karar aşamasındaki diğer konular için rehberlerin tamamına göz atabilirsiniz.

04Sıkça sorulan sorular

Merak edilenler
ve kısa yanıtları.

Yapay zekâ aramalarında sıralama garantisi var mı?

Hayır. Ne klasik aramada ne de üretken arama arayüzlerinde garanti veren bir yöntem vardır. Yapılabilecek şey, içeriği doğru, açık, tutarlı ve makinece okunabilir hâle getirerek kaynak gösterilme olasılığını yükseltmektir.

GEO ile SEO ayrı çalışmalar mı?

Ayrı disiplinlerdir ama aynı zeminde durur. Taranabilirlik, hız ve içerik kalitesi ikisinin de ön koşuludur. GEO bunun üzerine varlık tanımı, bağlam bütünlüğü ve alıntılanabilir paragraf yapısını ekler.

Yapay zekâ tarayıcılarını engellemek gerekir mi?

Görünürlük hedefliyorsanız hayır. Engelleme, içeriğinizin yanıtlarda kaynak olarak kullanılmasını da engeller. Karar ticari bir tercihtir ve sonuçları her iki yönde de nettir.

Sonuç nasıl ölçülür?

Klasik sıralama araçları burada yetersizdir. Ölçüm, belirlenen soru setinin düzenli aralıklarla farklı arayüzlerde denenmesi ve markanın kaynak gösterilip gösterilmediğinin kayda geçirilmesiyle yapılır.

06Bir sonraki adım

Kendi durumunuz için
ne gerektiğini konuşalım.

Görüşme planlayın